地上観測土壌水分における温度効果の SMOS 土壌水分への影響に関する研究
地球環境工学研究室 HO QUANG TRI
指導教員 陸旻皎
1. はじめに
土壌水分データは気象学，水分学，農学・林業及び食料安全保障と地域気候変動に関する問題のような多くの分野で重要である．ただし，高山地域，発展途上国，サバンナなどの設備が整っていない地域では，土壌水分データは非常に限られている．過去 10 年間に，現場および宇宙からの土壌水分測定技術が進歩した．専用の衛星ミッションである土壌水分および海洋塩分（SMOS）の開始により，多くの新しい地上観測土壌水分ネットワークが確立され，リモートセンシングされる土壌水分の較正と検証のために既存の水分モニタリングに追加された．ほとんどの地上観測土壌水分ネットワークは温度に敏感な電磁センサー（電磁センサーが地上観測土壌水分ネットワークで土壌水分を測定するための重要な設備である）を使用する．土壌水分を測定する電磁センサーに関する多くの研究により，日中の温度変動に関連する電磁センサーのエラーがあることも発見した．このエラーは土壌水分情報が不正確になる．したがって，温度効果補正法はいろい
ろな気候および土壌タイプの条件で，アメリカに（ Walnut Gulch ， Little Washita ， Little River ，Reynolds Creek）4 箇所の土壌水分に対する温度の影響を除去するために適用され，自動化一般的な温度補正の結果に対する温度効果除去の影響を評価した
2. データの説明
表‐1 本研究に用いた地上観測土壌水分の情報
ネット
ワーク
名及び国

SCANアメリカ

ARS－アメリカ

本 研 究 で は 用 い た デ ー タ は Soil Climxate
Analysis Network (SCAN) の ネ ッ ト ワ ー ク か ら（Walnut Gulch，Little River，Reynolds Creek）３つのサイトと Agricultural Research Service (ARS)
Micronet のネットワークからダウンロードされる
Little Washita サイトを含む．すべてのサイトが（2016 年）1 年期間に評価された．さらに，SMOS
土壌水分データも各サイトに対応する同じ座標及び分析期間でダウンロードされた．SMOS は，0〜5 cm の深さの平均土壌水分を得られる可能があるので，4 つのサイトのすべてのデータを 5cmの深さで測定し，温度効果の影響を明確に評価する．表層は地面に近く，最も強い温度効果が得られる場所である．
SMOS 土壌水分：すべてのサイトが（2016 年）1年期間に評価された．さらに，SMOS 土壌水分データも各サイトに対応する同じ座標及び分析期間でダウンロードされた．1-3 日（revisit time）で地球 全体の土壌水分を観測している．1 ピクセ
ルは 35-50km であり、測定精度は 4％（体積水分量）を目指 している．
3. 温度補正法
3 つの補正式（式（1）-（3））が定式化され，以下に記述されている．補正土壌水分の相関係数の無限できる差異は，3 つの温度補正アルゴリズムがほぼ等しく温度効果を除去できることを示唆した．

=

1+1

(1)

−

サイト
名経度

緯度

気候

土壌タイプ

=

1− ( −1+ ( −WalnutGulch-110,0531,733

半乾燥砂質ローム=

1−

Reynolds
Creek-117.01

42.95

半乾燥ローム/砂質ローム

LittleRiver-83.55

31.5

湿潤砂質ローム

LittleWashita-98,1334,85

半湿潤

シルト，ローム/砂−)/2)/2(2)(3)

ここで， とはそれぞれの とでの実際と参照土壌水分量の表現， は実際の土壌温度，は検量線が作成された温度， は温度補正係数である．

本研究では，式（1）がそれぞれの相応の測定と基準温度で実際と参照土壌水分量の関係を示すために用いられた．同時に，式（4）は測定土壌水分量と温度データの相関を分析することにより，測定土壌水分に対する温度の影響を表す．また，式（1）の係数 は式（4）から得られる．

=(4)

ここで， とは，それぞれの土壌水分量と温度の毎日の振幅の表示， 毎日の平均土壌水分量， は温度補正係数である．
他に，水が凍るとき，マイナス土壌温度による日は土のバルク誘電率の急激な変化から影響を除去するために分析から除外される．降水連続日とともに降水量が 0.1mm より日も雨のイベントによる土壌水分振幅の突然の増大を避けるために取り除かれる．
4. 結果と考察
4.1 SMOS 衛星土壌水分と地上観測土壌水分の相関性
表‐2，表‐3 に示すように，温度補正法の効率は温度効果影響除去の後に明らかに向上した．
小さな相関にも関わらず，補正後に NS の効率と相関係数の変化よくになった．これらの結果は，温度効果の有意な影響があることを示している.
Reynolds Creek サイトでは，土壌水分データには多くのゼロ値があるため，Nash-Sutcliffe 効率を推定することは SMOS 衛星土壌水分と地上観測土壌水分には大きな差があると考える．しかし，温度効果影響除去の後に明らかに向上した．
Nash-Sutcliffe 効率がマイナスになることはこの地域の乾燥気候で，土壌水分センサーは広い地域に基づいて補間されているため，正確なデータを得られないと考える．このため，相関の推定もよくならないと考える．
各サイトでの相関係数の変化率が増加し，温度補正係数 α 値が高いほど，土壌水分量の温度効果の影響が強くなる. 以上の結果により，温度効果の除去を通じて地上観測土壌水分データからの土壌水分の推定が改善されたことがわかる.
しかし，Walnuts Gulchs と Reynolds Creek サイト
では，補正後相関係数が下がった．

表‐2

土壌水分の温度効果を除去した後
Nash-Sutcliffe 係数の結果
Nash-Sutcliffe (NS)

サイト名(°)

補正前
ascending

補正後ascending

補正前descending

補正後
descending

0.0144-0.0094

0.1942

0.242

0.31

0.014

-4.5987-2.95-5.9-2.138

Little River

0.011-0.2340.033

0.21780.2434

LittleWashita

0.00840.32650.44010.0816

0.1958

WalnutGulch
Reynolds
Creek

表‐3 土壌水分の温度効果を除去した後相関係数の結果
相関係数
サイト名(°)

補正前
ascending

補正後ascending

補正前descending

補正後
descending

0.0144

0.153

0.361

0.33520.2736

0.014

0.479

0.50170.4126

0.4092

Little River

0.011

0.27180.41990.30680.3755

LittleWashita

0.00840.75140.7614

0.59170.6171

WalnutGulch
Reynolds
Creek

4.2 温度効果除去の結果
図‐1 により，乾燥期間に温度効果の影響を除去した後，土壌水分の変動が大幅に減少した．
補正される前，温度効果の影響により，土壌水分の変動は非常に大きく，昼と夜に格差を見える．
補正した後の土壌水分はその変動振幅に戻る傾向があり，わずかな変動になっている．温度効果の除去は，Walnut Gulch と Little River サイトで高レベル，Reynolds Creek と Little Washita サイトで低レベルに行われる．
Reynolds Creek サイトでは，温度効果補正できないところがある．これらのところの変動がまだ大きく，振幅に戻ることができない．このエラーは，Reynolds Creek サイトのデータでは温度線がほかのサイトを比べると不安定で，一日中にアブノーマルな変動が出した．そこで，このサイトのデータに関するエラーがあと考える．
5. 結論
前のセクションで述べられたように，温度効果の影響が検出された．SMOS 衛星土壌水分と地上観測土壌水分の相関の推定値は温度除去法を適用してから上がる．これらの知見は，土壌水分データを必須入力として使用するモデルで温度効果除去方を理解する上で重要な意味を持
つ．
衛星データの輝度温度効果があり，図‐1 に出ていると分かる．そして温度効果を除去する必要がある．除去すると，Nash-Sutchiffe 効率係数と相関係数が上がる．
温度補正法が気候条件及び土壌タイプで土壌水分データから温度効果を除去できる．
温度効果の強度はセンサーで測定する土壌水分の変動を与える重要な要素である．温度効
果の強度が大きいほど，振動が大きくなる．

6. 参考文献
Lu M, Kapilaratne J and Kaihotsu I 2015 A datadriven method to remove temperature effects inTDR-measured soil water content at a Mongoliansite Hydrol. Res. Lett. 9 8-13
Kapilaratne J and Lu M 2017 Automated generaltemperature correction method for dielectric soil
moisture sensors J. Hydrol. 551 203-16

LITTLE RIVER (2016年9月5日-9日）

WALNUS GUICH (2016年2月09日-14日）
250,35400,335200,1230

150,08100,060,04

土壌水分（m3/m3)

0,250,1温度(oC)

土壌水分（m3/m3)

0,14250,2200,15
観測土壌水分補正土壌水分SMOS土壌水分 ASCENDING
SMOS土壌水分 DESCENDING
温度0,150,020,05

0

0

0,35

40

0,140,3

350,1215
1050

1611162126
313641
46
5156
6166
71
76
81
8691
96
101
106
111
116

171319253137
434955
6167
73
79
85
91
97
103
109
115
121
127
133
139

0

温度(oC)

0,16

REYNOLD CREEKS (2016年11月5日-9日）

LITTLE WASHITA (2016年6月5日-9日）

25200,15

150,10,115温度(oC)

温度(oC)

250,2

土壌水分（m3/m3)

0,25

0,08
0,06

100,041050

050,0200
1611162126
3136
41
4651
56
61
66
71
76
81
86
91
96
101
106
111
116

0,05

1
6
11162126
3136
41
4651
56
61
66
71
76
81
86
91
96
101
106
111
116

土壌水分（m3/m3)2030

図-1 温度効果補正の結果